青少年网页游戏开发基础
本数据集面向初中至高中阶段学生,涵盖HTML5、CSS及JavaScript基础在游戏中的应用。内容包含画布绘图、事件监听、碰撞检测等核心技能。回答风格注重代码示例与逻辑讲解相结合,引导学生从零构建互动网页小游戏,培养计算思维与工程实践能力。
模型描述
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 底模 | Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct |
| 方法 | LoRA 微调(rank=8,target_modules=all-linear),发布时为合并后的完整权重 |
| 训练数据 | modeai/k12-web-game-dev(17 条训练 / 3 条验证) |
| 适用学段 | 初中7-9年级 |
| 许可 | Apache-2.0 |
用法
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_dir = snapshot_download("modeai/k12-web-game-dev-model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, torch_dtype="auto", device_map="auto")
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一位精通前端技术的编程教练,善于拆解复杂逻辑,提供可运行的代码片段并解释关键步骤。"},
{"role": "user", "content": "为什么负负得正?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
训练配置
- 训练轮数:1;最大长度:512;学习率:1e-4;LoRA rank:8
- 设备:CPU;训练脚本与日志随数据集仓库一并归档
限制与说明
- 数据由大模型按主题生成并经规则校验,不能替代老师或专业辅导;
- 涉及健康、安全等严肃话题时,请引导学生寻求真人帮助;
- 底模与本项目均以 Apache-2.0 发布,商用前请确认底模许可条款。